SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Premiera / Narzędzie

Projekt się budował, a przeszedł 30 z 80 sprawdzeń. Microsoft pokazuje, jak testować narzędzia pod agentów

Agent w GitHub Copilot Chat z modelem Claude Sonnet 4.6 podnosił projekt SPFx do wersji 1.22.2 tak, że ten się budował, a przechodził tylko 30 z 80 sprawdzeń konfiguracji. Waldek Mastykarz z Microsoftu pokazuje na tym przykładzie, jak mierzyć pracę agentów z SDK i CLI: dopiero ostrzeżenie przed ręczną migracją skłoniło agenta do użycia CLI for Microsoft 365, co dało 75 na 80, a tryb JSON podniósł koszt zadania od 4 do 11 razy. Liczby pochodzą z małej próby i produktów Microsoftu, ale sama pętla pomiaru przyda się każdemu, kto utrzymuje narzędzia dla deweloperów.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Premiera / Narzędzie  ·  5 min  · 

Projekt się budował, a przeszedł 30 z 80 sprawdzeń. Microsoft pokazuje, jak testować narzędzia pod agentów
Ilustrację przygotowała AI.

Agent miał zrobić jedną rzecz: podnieść projekt w SharePoint Framework z wersji 1.21.1 do 1.22.2. SharePoint Framework, w skrócie SPFx, to microsoftowy zestaw narzędzi do pisania rozszerzeń dla SharePointa. Polecenie było celowo zwyczajne, "zaktualizuj projekt do 1.22.2", a GitHub Copilot Chat z modelem Claude Sonnet 4.6 za każdym razem oddawał projekt, który dawał się zbudować i uruchomić. Wyglądało to na sukces, dopóki ktoś nie zajrzał do środka, czyli do plików konfiguracyjnych, zależności i ustawień, które migracja powinna zmienić. Agent podbił numer wersji, a po drodze zgubił zależności i szczegóły migracji, więc projekt zaliczył tylko 30 z 80 takich sprawdzeń konfiguracji, jak relacjonuje Windows Forum. Z zewnątrz projekt wyglądał na gotowy, a w środku był w połowie drogi.

Od tego przypadku zaczyna się poradnik, w którym Microsoft opisuje Agent Experience, w skrócie AX. Napisał go Waldek Mastykarz, który w Microsofcie zajmuje się relacjami z deweloperami i agentami programistycznymi. Chodzi o to, jak agent AI znajduje, wybiera i używa twojego SDK, API albo narzędzia wiersza poleceń, i jak sprawdzić, czy zmiany, które wprowadzasz z myślą o agentach, w ogóle im pomagają. Uważam ten tekst za jeden z najbardziej użytecznych, jakie czytałem o dokumentacji dla agentów, właśnie dlatego, że kilka rozsądnie brzmiących pomysłów przegrywa w nim z pomiarem.

Użytkownik, którego da się obserwować

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Microsoft otwiera agenta, który czyta repozytorium, zanim napisze testy
Premiera / Narzędzie

Microsoft otwiera agenta, który czyta repozytorium, zanim napisze testy

4 min

Microsoft udostępnił na licencji MIT agenta code-testing-generator, który zanim napisze testy jednostkowe, przeszukuje repozytorium, wykrywa język i framework oraz ustala prawdziwe komendy budowania. Na wewnętrznym benchmarku ze 152 zadań zaliczył 140 wobec 120 Copilota na tym samym modelu, czyli o 63% mniej porażek. Cały zysk skupia się w ogólnikowych poleceniach typu „napisz testy”, gdzie liczba porażek spadła z 30 do 10; przy szczegółowych promptach oba wypadły tak samo. To nie przełom, tylko porządne rusztowanie automatyzujące nudne rozeznanie pomijane przy jednej linijce polecenia.

Microsoft otwiera dwa narzędzia, które sprawdzają, czy agent trzyma się reguł, zanim trafi na produkcję
Premiera / Narzędzie

Microsoft otwiera dwa narzędzia, które sprawdzają, czy agent trzyma się reguł, zanim trafi na produkcję

5 min

Na Build 2026, 2 czerwca, Microsoft wypuścił na licencji MIT dwa narzędzia, które sprawdzają, czy agent trzyma się wyznaczonych mu reguł, zanim trafi na produkcję. ASSERT zamienia spisaną politykę czy prompt systemowy w działające testy i ocenia je modelem jako sędzią, który w wewnętrznych testach zgadzał się z ludźmi w 80-90% przypadków. ACS wpina twarde kontrole w pięciu punktach cyklu życia agenta, opisane w przenośnym pliku YAML, z wtyczkami do LangChain, CrewAI czy Anthropic Agents SDK. Microsoft daje wspólny język, ale nie zdejmuje z nikogo odpowiedzialności, gdy agent się pomyli.

92% na domowym teście, 36% na obcym: ile naprawdę zmienia agent od testów
Premiera / Narzędzie

92% na domowym teście, 36% na obcym: ile naprawdę zmienia agent od testów

3 min

Microsoftowy agent code-testing-generator, wydany na licencji MIT, najpierw czyta repozytorium, żeby wpasować testy w konwencje projektu, a na końcu sam psuje własny kod i sprawdza, czy test to wyłapie. Na wewnętrznym sprawdzianie Microsoftu zaliczył 92% i o 63% mniej porażek niż GitHub Copilot na tym samym modelu, ale cały zysk skupia się w ogólnikowych poleceniach typu "napisz testy". Na niezależnym benchmarku SWE Atlas wynik spada do 36,4% wobec 27,3% u Copilota. To nie przełom, tylko rusztowanie, które pilnuje, żeby testy w ogóle coś wykrywały.